「人工知能は人間を超えるか　ディープラーニングの先にあるもの」松尾豊, 角川出版, 2015を読む

「人工知能は人間を超えるのか　ディープラーニングの先にあるもの」角川EPUB選書　松尾豊
![41awNvZKJNL._SX354_BO1,204,203,200_.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/51423/7cff4e7f-f20e-6ef9-69de-32e975ce6915.jpeg)
https://www.amazon.co.jp//dp/4040800206/

<この項は書きかけです。順次追記します。>
# Youtube
『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』松尾豊東京大学准教授セッション
https://www.youtube.com/watch?v=lqywEafvq_Q
[![『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』松尾豊東京大学准教授セッション](http://img.youtube.com/vi/lqywEafvq_Q/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=lqywEafvq_Q)

# 書籍の感想（Youtubeの感想は別途）

人工知能急上昇(boom)がなぜ起き、なぜ冬が来たかについて、研究者を守るため突っ込んでいないのが悲しい。

1)急上昇(boom)が起きると論文が通りやすくなり、論文を通したい人、研究費が取りたい人が群がる。
　研究量が爆発するため、審査に回る人が足りず、事実上無審査となる。誰もが増大する研究費の恩恵にあずかってしまう。

2) 応用例が人気があり、意味のない適用でも通ってしまう。
急上昇(boom)の方法を取らずに、他の方法を取っても実現することを、あえて急上昇(boom)の方法で説明する。

3) 無意味な情報が爆発するため、徐々に無駄なことをしていることに気がつく人が増える。冬を迎える。

この仕組みを詳細に説明しないと、現在起きている深層学習、量子計算機の急上昇のうち、初めから無駄撃ちとわかっている事項なのか、やむを得ない実験なのかの違いの見分け方を知ることができない。

どんな実験も、誰もやってない限り、やる意味はある。
やった結果のまとめ方が、次のようなものであれば駄目なやつと思うとよい。

1) 量を増やしていくことが大事
2) 誤差を小さくしていくことが大事
3) 

それでは、やむを得ない実験であるかを判断する基準はなんだろう。

1) 論理科学、物理科学、生命科学、社会科学の２つ以上の視点での成果を明確に切り分けている。ある視点で駄目でも、他に転用できる可能性を常に追求している。
2) 本質的な問題か、応用的な問題かの均衡に気を使い、何かは解決しようとしている。
3) 他の方法で実現した場合との利害得失を見積もり、それぞれの短期的、中期的、長期的な展望を示している。

人工知能、機械学習、深層学習を人間が人間を支配する道具として使った場合に、防ぐ方法があるかどうかを示していない。賢い人ならわかるでは、賢くない人は賢い人に支配されても仕方がないという論調とどう違うのかがわからなかった。

# はじめに

### 注１　　特徴表現学習

# 序章
米長邦雄 p.75 「われ敗れたり」

セルゲイ・ブリン

星野新一

ジェフリー・ヒントン

ヤン・ルカン

アンドリュー・エン

山川宏

川上量生

アンドリュー・マカフィー　機械との競争

映画　トランセンデンス

映画　her/世界でひとつの彼女

映画　イミテーションゲーム/エニグマと天才数学者の秘密

映画 2001年宇宙の旅

映画　ターミネーター、ターミネーター４

レイ・カーツワイル

スティーブ・ホーキング

イーロン・マスク

ビルゲイツ

### 注2 認知コンピューティング
IBM
### 注3
One third of jobs in the UK at risk from automation, Deloitte, 2014
### 注4
Fray, Carl Benedikt and Michael A. Osborne, The future of employment how susceptible are jobs to computerisation?  Sept 17, 2013
### 注5
エリック・ブリニョルフソン 機械との競争　日経BP
![51Ou8uR9rfL._SX341_BO1,204,203,200_.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/51423/901942b7-80ac-4219-4639-166320b9e036.jpeg)
https://www.amazon.co.jp/dp/4822249212/
### 注6
Stephen Hawking warns artificial intelligence could end mankind, BBC interview, 2014.12
http://www.bbc.com/news/technology-30290540

# 第１章
アラン・チューリング

ロジャー・ベンローズ
皇帝の新しい心

ヒューバート・ドレイフェス
コンピュータには何ができないか

中島英之

西田豊明

スチュワードラッセル
エージェントアプローチ
### 注7 人間原理
### 注8
ロジャー・ベンローズ
皇帝の新しい心
### 注9
ヒューバート・ドレイフェス
コンピュータには何ができないか

### 注10
甘粕俊一
### 注11
ブライアン・クリスチャン
機械より人間らしくなれるか
### 注12
日本ロボット学会
人工知能学会
### 注13
マービン・ミンスキー
### 注14
スチュワードラッセル
エージェントアプローチ
# 第2章　「推論」と「探索」の時代　第1次AIブーム

第1次AIブーム 1960
第2次AIブーム 1980
第3次AIブーム 2010

ジョン・マッカーシー
マービン・ミンスキー
アレン・ニューウェル
ハーバート・サイモン

STRIPS: Stanford Research Institute Problem Solver

テイリー・ウィノグラード

HCI: human computer interface

佐藤慎一

### 注15
機械学習・特徴表現学習

### 注16
松原仁
 
### 注17
米長邦雄 p.75 「われ敗れたり」
###注18
パーセプトロン

# 第三章「知識」を入れると賢くなる　第２次AIブーム

p.87 
Siri
MYCIN

p.88
pseudomonas, 緑膿菌

p.89
エドワード・ファインゲンバウム

DENDRA

#### p.91
ダグラス・レナート　

cycプロジェクト

#### p.93
溝口理一

is-a, part-of

>小川清 is-a, has-a, use-a 
 誘導語の対称性を利用し一人HAZOPを組み合わせた効率的な安全分析作業 想定外をなくすためのHAZOPのすすめ
https://www.ipa.go.jp/files/000005325.pdf

#### p.97
LOD: linked open data 

武田英明

山口高平

#### p.98 
Question Answering:質問応答

#### p.103
ダニエル・デネット

#### p.105
スティーブン・ハルナッド

### 注１９
CALO

### 注20
溝口理一郎　オントロジー工学, オーム社, 2005
### 注21
ヘビーウェイト・オントロジー、ライトウェイト・オントロジー
### 注22
IBM
### 注23
ロボカップ
### 注24
一階述語論理
### 注25
シマウマ、ウマ：zebra= string+horse
### 注26
第五世代コンピュータ, 人工知能学会誌 人工知能, 2014年3月号
### 注27
冬の時代　海外1987, 日本 1995
# 第４章「機械学習」の静かな広がり　第３次AIブーム１

p.114
機械学習 machine learning

p.115
統計的自然言語処理
statistical natural language processing

p.121
最近傍法 nearest neighbor

Naive Bayes

p.125
Support vector machine

Neural network

p.128
MNIST

p.131
誤差逆伝播法 back propagation

p.135
Feature engineering

p.137 
黒橋禎夫

p.139
ソシュール

### 注28
SIGKDD Knowledge Discovery in Data, ACM
### 注29
強化学習
### 注30
Reuter-21578
### 注31
p.120
線をひく

### 注32
ID3, C4.5, C5.0
### 注33
素性工学、特徴量工学、素性設計、特徴量設計
### 注34
特徴量表現学習

# 第５章　静寂を破る「ディープラーニング」第３次AIブーム２
p.144
ILSVRC, Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge

Super Vision
p.146
ジェフリー・ヒントン
p.147
表現学習 representation learning

p.151
ジェフ・ホーキンス　考える脳　考えるコンピュータ

p.167
福島邦彦

野田五十樹

山川宏

### 注35
p.147 
事前知識

### 注36
特徴表現学習 feature representation learning
representation, represent, re-present, 

### 注37
vanishing gradient problem 消滅する勾配問題
p.149 誤差逆伝播
### 注38
情報圧縮器
restricted boatsman machine, BBM
人工知能学会　人工知能　2013年5月号ー2014年７月号
### 注39
p.151
ジェフ・ホーキンス　考える脳　考えるコンピュータ　ランダムハウス講談社, 2005年
### 注40
地理的まとまり。
日本海側、太平洋側
p155

### 注41
p.156
細くくびれている必要性はない
### 注42
p.158
主成分、第二主成分、第三主成分
### 注43
p.162
Quoc V. Le, Marc Aurelio Ranzato, Rajat Monga, Matthieu Devin, Greg Corrado, Kai Chen, Jeffrey Dean. Andrew Y. Ng, BUilding high-level features using large scale unsupervised learning , ICMI, 2012
### 注44
p.171
GPU
Coates Adam, et. la. Deep learning with COTS HPC systems, Proceedings of the 30th international Conference on Machine Learning 2013

# 第６章　人口知能は人間を超えるのか　ディープラーニングの先にあるもの
p.189
punctual 時間に正確だ
p.193
ノーム・チョムスキー
p.199
リチャード・ドーキンス

p.200
ジェラルド・エーデルマン

p.201
スティーブ・ホーキング
p.202
イーロン・マスク
レイ・カーツワイル

### 注45
p180 
カーネル法 SVM
### 注46
p181
LSTM long short term memory
### 注47
p.185
### 注48
p.190
諏訪正樹
### 注49
p.199
利己的な遺伝子　-増補新装版-リチャード・ドーキンス
https://www.amazon.co.jp/dp/4314010037/

p.200
脳は空より広いか　「私」という現象を考える, ジェラルド M.エーデルマン, 草思社, 2006
https://www.amazon.co.jp/dp/4794215452/

# 終章　変わりゆく世界　産業・社会への影響と戦略

p.228
トマ・ピケティ　２１世紀の資本

### 注51
p.228
機械との競争　エリック・ブリニョルフソン, 日経BP, 2013
https://www.amazon.co.jp/dp/4822249212/
### 注52
21世紀の資本　トマ・ピケティ, みすず書房, 2014
https://www.amazon.co.jp/dp/4622078767/
### 注53
p.230
Carl Benedikt Frey† and Michael A. Osborne‡
The future of employment how susceptible are jobs to computerization?, Sept 17, 2013
https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf
### 注54
p.233
掘り浩一
### 注55
p.234 The Current State of Machine Intelligence
http://www.bloomberg.com/company/2014-12-11/current-state-machine-intelligence/
### 注56
p.244
眼の誕生 カンブリア紀大進化の謎を解く-アンドリュー・パーカー, 思想社, 2006
https://www.amazon.co.jp/dp/4794214782/
# Reference on Qiita
人工知能は人間を超えるかを読んだまとめ
https://qiita.com/yuta_ichi/items/993c258d6005cc107a8f

ディープラーニングのことが何となくわかった（読後メモ：人工知能は人間を超えるか）
https://qiita.com/kakeijin/items/21088c9ddc8d750e1042

JDLAのG検定に向けて、「人工知能は人間を超えるか」をまとめてみた
https://qiita.com/masamasa/items/eae9ab25c4cdf89374a3

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.
Este artículo no está completo. Agregaré algunas palabras en orden.

## 知人資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e

## 自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわることがあり、完全に削除したのではなさそう。2024年４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。2025年２月末を目標にしていた。

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

views 20,000越え自己記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81

Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた216記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

技術士(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce4ccf4eb9c5600b89ea

Reserchmap(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/506c79e562f406c4257e

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

coq(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d22f9995cf2173bc3b13

統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f

色(0) 記事100書く切り口 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22331c0335ed34326b9b

品質一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971

言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

水の資料集(0)　方針と成果
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5dbb30087ea732b52aa

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

音楽　一覧(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/faa4ea03d91d901a618a

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

programの本質は計画だ。programは設計だ。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8545a769c246a458c27

登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc

統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b

自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd

参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2

Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

祝休日・謹賀新年 2025年の目標
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/dfa34827932f99c59bbc

Qiita 1年間をまとめた「振り返りページ」＠2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ed6be239119c99b15828

2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d80b8fbac2496df7827f

主催Calendar2024分析 Qiita(254)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15807336d583076f70bc

Calendar 統計
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e315558dcea8ee3fe43e

LLM 関連 Calendar 2024 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c36033cf66862d5496fa

Large Language Model Related Calendar 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3beb0bc3fb71e3ae6d66

博士論文 Calendar 2024 を開催します。 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51601357efbcaf1057d0

博士論文(0)関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f223a760e607b705e78

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4

プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db

ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907

アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618

統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3

読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0

脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382

心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e

NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6

データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)  
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64    

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52） 
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【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
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「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
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大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
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全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
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日本のプログラマが世界で戦える16分野。仮説(53),統計と確率(25) 転職(32)、Ethernet(58)
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小川メソッド　覚え（書きかけ）
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DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
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amazon 殿堂入りNo1レビュアになるまで。仮説(102)
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水道局10年(1976,4-1986,3)を振り返る
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小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
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Este artículo es una impresión personal basada en mi experiencia personal. No tiene nada que ver con la organización o empresa a la que pertenezco actualmente.
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